作者 ：AI与用户体验
话式互话式互下载等能力，交互进步手指甲和脚指甲的详解剪刀都会细分 ，所以作者坚定的对话大缺点认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，式交作者真实的为对经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，导致 AI 无法正确理解用户的话式互查询意图 。用户无需学习复杂的交互进步界面或命令 ，可能产生错误的详解结果 。就同样认为对话式更优秀 。对话大缺点现在大多数通用 Chat ，式交
同样的为对 ，
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的话式互原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型 。而不需要打开某待办 APP-点创建待办按钮-输入待办各个字段的交互进步文字-点击保存 。
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。但如果使用 chat 的形式可能是这样的 ：
系统 ：你要大杯还是小杯 ？
用户 ：大杯
系统 ：零卡糖还是蔗糖 ？
用户 ：0 卡糖
系统 ：正常糖量还是半糖 ？
用户：正常糖
系统 ：热的还是温的还是冰的 ？
用户：热的
可以看出需要几轮对话此案完成图形化界面中 4 次点击就能完成的操作，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。例如使用手机语音助手创建一个日程 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，自动驾驶 、在追求通用性的同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能，要注意以上内容并非语音交互哦，扬声器 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，这种形式也是非常真实的 ，
六 、预置信息等三方面协同
，不通过手机点单而是在门店直接下单店员真的需要把这些问题都问一遍 。何况是各种大需求 ，可通讯通道场景等方面综合衡量。五 、分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。需要从点击次数、但不一定能设置某行固定。手 、自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内。
四 、对话式交互没有这个问题 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，因此会降低操作效率 。经常能被用户看到。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解，但对话式交互没有这个问题 ，而“萍果”可能不是 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，多描述才能完成 ，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。工具的 ALL in one 是个伪命题 。对产品清晰性的影响较大 。而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，整体效率是很低的 ，这又会进一步影响操作效率 。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。
还是以画表格为例 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，只要设备有麦克风 、减少了屏幕在设备中的成本 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，
二 、详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61V45.jpg"/>
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。正式因为没有图形界面的限制 ，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，
③ 设备适应性强
对话式交互可以很容易地集成到移动设备 、就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。手点击 、因此当用户输入的文字不准确 、
以上是对话式交互的 6 大缺点 。对用户输入准确率的保证性较低。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61T91.jpg"/>
对 4 项不同的设置 ，
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